大型语言模型中简明的思维链对问题解决的益处
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过比较标准 CoT 和 CCoT 提示，我们介绍了简洁的思路链 (CCot) 提示，并评估了它对回答长度和正确答案准确性的影响。我们使用 GPT-3.5 和 GPT-4 在多项选择问答 (MCQA) 基准上进行了评估。CCoT 使得 GPT-3.5 和 GPT-4 的回答平均长度减少了 48.70%，对问题解决性能影响微乎其微。然而，在数学问题上，使用 CCoT 的 GPT-3.5...
本文评估了简洁的思路链提示对GPT-3.5和GPT-4在多项选择问答基准上的影响。结果显示，CCoT使得回答长度减少了48.70%，对问题解决性能影响微乎其微。然而，在数学问题上，使用CCoT的GPT-3.5表现出了27.69%的性能惩罚。总体而言，CCoT降低了每个标记的成本平均22.67%。这些结果对于AI系统工程师和LLM研究人员具有实际意义。
